Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 480-488 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penerapan Algoritma Yolov4-Tiny Dan Efficientnetv2-S Untuk Deteksi Kesegaran Ikan Gurami
Hans Richard Alim Natadjaja 1* , Daniel Martomanggolo Wonohadidjojo 2
1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Ciputra, Indonesia Email: 1 hansrichard2000@gmail.com, 2 daniel.m.w@ciputra.ac.id
Abstract
Fish production is one of the largest in Indonesia. Among many fishery products, Gurami fish is one of the most widely processed by society. However, the decrease in the freshness of fishery products is  susceptible  to  occur  when  they  reach  the  hands  of  consumers.  Several  methods  for  detecting  fish freshness have been applied to assist in obtaining fresh fish products. However, some of these methods have a lack of accuracy rate, not all of them were developed to detect gurami freshness. Therefore, a solution is needed to help people detect the freshness of Gurami fish and make it accessible on mobile devices. This solution can be realized by using Deep Learning methods. The methods proposed in this study use the Convolutional Neural Network (CNN) by utilizing the YOLOv4-Tiny algorithm to detect the Region of Interest (ROI) and the EfficientNetV2-S architecture freshness classification on Gurami fish  images.  The  training  process  using  both  methods  can  produce  an  ROI  detection  model  with  a mean average precision of 93,58% and a classification model with an accuracy rate of 93%.
Keywords : Gurami, Deep Learning, CNN, YOLOv4-Tiny, EfficientNetV2-S
Abstrak
Produksi  ikan  merupakan  salah  satu  yang  terbesar  di  Indonesia.  Dari  banyak  produk perikanan, ikan Gurami menjadi salah satu yang banyak diolah oleh masyarakat. Namun, penurunan kesegaran  produk  perikanan  rentan  terjadi  ketika  sampai  ke  tangan  konsumen.  Beberapa  metode deteksi  kesegaran  ikan  telah  diterapkan  untuk  membantu  mendapatkan  produk  perikanan  yang masih segar. Namun dari beberapa metode tersebut terdapat kekurangan pada tingkat akurasi dan tidak semuanya  dikembangkan untuk deteksi kesegaran  ikan Gurami. Dari hal tersebut dibutuhkan sebuah  solusi  yang  mampu  membantu  masyarakat  untuk  bisa  melakukan  deteksi  kesegaran  ikan Gurami  dan  dapat  digunakan  pada  perangkat  seluler.  Solusi  tersebut  dapat  diwujudkan  dengan menggunakan  metode  Deep  Learning.  Metode  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan  memanfaatkan  kombinasi  algoritma  YOLOv4-Tiny untuk  melakukan  deteksi  Region  of  Interest  (ROI)  dan  arsitektur  EfficientNetV2-S  untuk  klasifikasi kesegaran  pada  citra  ikan  Gurami.  Proses  training  dengan  menggunakan  kedua  metode  tersebut mampu menghasilkan model deteksi ROI dengan mean average precision sebesar 93,58% dan model klasifikasi dengan tingkat akurasi sebesar 93%.
Kata kunci : Gurami, Deep Learning, CNN, YOLOv4-Tiny, EfficientNetV2-S

## 1. PENDAHULUAN
Produk  perikanan  merupakan  salah  satu  produk  bahan  makanan  dengan konsumsi  terbesar  di  Indonesia.  Ikan  Gurami  turut  menjadi  salah  satu  varietas produk  perikanan  dengan  total  produksi  yang  besar.  Data  dari  Kementerian Kelautan  dan  Perikanan  Indonesia  menunjukkan  bahwa  produksi  ikan  Gurami mencapai 149.170 ton pada tahun 2021 [1]. Namun adanya perlakuan yang tidak tepat  ketika  melakukan  distribusi  dari  produk  perikanan  tersebut  menyebabkan penurunan kesegaran pada ikan ketika mencapai tangan konsumen [2]. Di lain sisi kesegaran  ikan  menjadi  salah  satu  penentu  yang  membuat  seorang  konsumen
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 480-488 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
berminat  untuk  membeli  sebuah  produk  perikanan  [3].  Hal  tersebut  membuat metode  deteksi  kesegaran  ikan  dikembangkan  agar  konsumen  tetap  dapat memperoleh manfaat dari produk perikanan.
Salah  satu  cara  untuk  melakukan  deteksi  pada  ikan  adalah  dengan menggunakan  metode  organoleptik  yang  mengikuti  standar  SNI  2729  dengan melakukan pengamatan pada kondisi bagian tubuh ikan menggunakan pancaindra [4].  Walaupun  begitu  tidak  semua  masyarakat  mampu  melakukan  penentuan kesegaran  ikan  secara  akurat  dengan  cara  tersebut.  Penggunaan  teknologi Computer Vision menjadi solusi  yang dapat digunakan untuk bisa mempermudah dalam  melakukan  deteksi  tingkat  kesegaran  secara  organoleptik  pada  bahan makanan berupa ikan tanpa perlu melakukan sentuhan fisik yang merusak sebuah ikan. Dari beberapa metode yang diterapkan untuk Computer Vision , metode Deep Learning dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) menjadi salah satu metode dengan hasil yang lebih akurat [5].
Metode  CNN  telah  digunakan  dalam  studi  terdahulu  untuk  melakukan deteksi  kesegaran  ikan  menggunakan  parameter  mata  dan  warna  insang.  Dalam studi  terdahulu  tersebut  digunakan  kombinasi  model  Detectron2  untuk  deteksi objek  mata  dan  insang,  serta  arsitektur  CNN  GoogLeNet  untuk  klasifikasi kesegaran ikan dari kondisi dua objek tersebut. Dalam menguji tingkat kesegaran menggunakan  mata  sebagai Region  of  Interest ,  sistem  telah  berhasil  mencapai tingkat  presisi  sebesar  83%,  sementara  untuk  mendeteksi  tingkat  kesegaran dengan  menggunakan  insang  sistem  hanya  bisa  mencapai  pada  tingkat  presisi sebesar  40%  [6].  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  kombinasi  algoritma  untuk object detection dan image classification dapat digunakan untuk membantu deteksi kesegaran  ikan.  Namun  penelitian  tersebut  belum  menerapkan  algoritma  YOLO dan arsitektur CNN terbaru. Salah satu algoritma deteksi objek yang populer saat ini  adalah  algoritma You  Only  Look  Once (YOLO)  [7].  Penelitian  yang  berkaitan dengan  implementasi  algoritma  YOLO  di  bidang  perikanan  telah  dilaksanakan dengan  melakukan  kombinasi  algoritma  YOLOv4-Tiny  dengan Wing  Convolution Layer untuk  melakukan  deteksi  bagian  tubuh  ikan.  Hasil  penelitian  tersebut mampu menghasilkan varian algoritma YOLOv4 yang mampu bekerja lebih akurat dengan hasil mAP sebesar 92.38% [8]. Namun algoritma tersebut tidak dirancang untuk melakukan penentuan tingkat kesegaran ikan Gurami.
Sementara  untuk  melakukan  klasifikasi  citra  dalam  menentukan  kesegaran ikan  dapat  digunakan  arsitektur  CNN  terbaru  yang  berisi  kumpulan  lapisan konvolusi  yang  dapat  diatur  untuk  bisa  melakukan  klasifikasi  sesuai  dengan dataset yang  ada.  Penelitian  yang  berkaitan  dengan  klasifikasi  kesegaran menggunakan  CNN  juga  telah  dilakukan  dengan  memanfaatkan  kombinasi arsitektur  MobileNetV1  dengan  metode Depthwise  Separable  convolution bottleneck  with  Expansion diimplementasi  pada  perangkat  seluler  untuk melakukan  klasifikasi  kesegaran  dengan  parameter  mata  ikan.  Namun  akurasi yang berhasil dicapai oleh metode tersebut hanya sebesar 63,21% [9]. Salah satu arsitektur  CNN  terbaru  lain  yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  citra  adalah arsitektur EfficientNetV2 [10].
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 480-488 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Namun  model  Deep  Learning  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  YOLO  dan EfficientNetV2  membutuhkan  perangkat  komputer  dengan  spesifikasi  tinggi  agar bisa  dimanfaatkan  untuk  melakukan  proses  deteksi  dan  klasifikasi  citra  [5]. Sementara  masyarakat  lebih  banyak  menggunakan  perangkat  seluler  dalam aktivitas sehari-hari [11]. Perangkat seluler secara umum tidak memiliki kekuatan komputasi yang besar seperti komputer desktop . Di lain sisi proses training untuk menghasilkan  model Deep  Learning menggunakan  kedua  algoritma  tersebut memerlukan  jumlah  dataset  yang  banyak  dan  waktu  yang  relatif  lama  apabila dilakukan  proses training dari  awal  dengan resource komputasi  yang  seadanya. Sehingga  perlu  digunakan  arsitektur pre-trained Convolutional  Neural  Network (CNN) yang diperkecil untuk mengurangi beban komputasi pada perangkat seluler dengan tetap memberikan hasil deteksi yang akurat dan menghemat waktu dalam melakukan  proses training model.  Karena  itu  dalam  penelitian  ini  digunakan varian pre-trained CNN dari algoritma YOLOv4 yaitu YOLOv4-Tiny dan varian pre- trained CNN dari arsitektur EfficientNetV2 yaitu EfficientNetV2-S. Agar kedua pre- trained CNN  tersebut  dapat  digunakan  untuk  melakukan  deteksi  dan  klasifikasi kesegaran  pada  ROI  berupa  mata  dan  insang  ikan  Gurami  digunakan  metode transfer  learning .  Metode  tersebut  digunakan  untuk  bisa  melakukan  proses training model Deep  Learning dalam  waktu  singkat  dengan  memanfaatkan pengetahuan  dari  model  yang  sudah  ada  sebelumnya  [12].  Sehingga  dengan memanfaatkan  seluruh  metode  tersebut  dapat  dihasilkan  sebuah  model Deep Learning yang  mampu  melakukan  deteksi  ROI  mata  dan  insang  ikan  Gurami  dan model klasifikasi tingkat kesegaran ikan Gurami berdasarkan ROI yang terdeteksi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  eksperimen  dengan  melakukan pengujian  pada  berbagai  skenario  proses training model  deteksi  menggunakan algoritma YOLOv4-Tiny dalam mendeteksi ROI berupa mata dan insang dari ikan Gurami,  serta  pengujian  pada  proses training model  klasifikasi  kesegaran  ikan Gurami  menggunakan  arsitektur  EfficientNetV2-S.  Alur  dari  tahapan  eksperimen untuk menguji kedua algoritma tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Pada eksperimen dalam penelitian ini digunakan 4 jenis dataset yaitu dataset ikan A yang berisi gabungan dataset primer dan dataset sekunder kumpulan citra ikan yang telah dilakukan anotasi pada ROI berupa mata ikan Gurami, dataset ikan B  yang berisi kumpulan data primer citra insang ikan Gurami yang telah dianotasi, dataset ikan C yang berupa gabungan dataset primer dan sekunder dari citra mata
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 480-488 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
ikan  Gurami  yang  sudah  dilakukan labeling untuk  klasifikasi  kesegaran,  serta dataset ikan D primer yang berisi kumpulan data primer citra insang ikan Gurami yang sudah dilakukan labeling untuk klasifikasi kesegaran.
Dataset ikan  A  dan  B  digunakan  untuk  membantu  proses training pada algoritma YOLOv4-Tiny. Sementara dataset ikan C dan D digunakan untuk proses training pada  arsitektur  EfficientNetV2-S. Dataset primer  yang  terkumpul  untuk dataset ikan A dan B dilakukan proses image annotation dan labeling , sementara dataset primer  untuk  dataset  ikan  C  dan  D  hanya  dilakukan  proses labeling sebelum  digunakan  untuk  proses training .  Proses  penentuan  label  pada  dataset ikan C dan D mengacu pada standar kesegaran ikan yang ditetapkan berdasarkan SNI 2729 tentang Ikan Segar [4].
Kemudian Dataset sekunder  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan sebagian citra mata ikan dari penelitian yang dilakukan oleh [8] dan sebagian  citra  mata  ikan  Gurami  dalam  penelitian  oleh  [6]. Dataset dari  kedua sumber tersebut sudah dilakukan image annotation dan labeling dalam penelitian sebelumnya.
Setelah seluruh dataset yang diperlukan terkumpul dan selesai diolah, tahap berikutnya  dilakukan pre-processing pada  seluruh dataset dengan  mengubah ukuran  seluruh  citra  pada dataset menjadi  640x640  kemudian  membagi  dataset menjadi train  validation  test  set dengan  rasio  pembagian  70:20:10.  Setelah  itu dilakukan image  augmentation dengan  menggunakan  metode rotation , flipping , brightness , contrast ,  dan exposure pada  seluruh dataset dengan  tujuan  untuk meningkatkan  akurasi  dari  model Deep  Learning .  Khusus  untuk  dataset  yang digunakan  pada  proses  training  EfficientNetV2-S  diberi  penambahan  metode augmentasi blur . Proses image augmentation hanya diberlakukan pada train set . Tahap  berikutnya  dilakukan  proses training pada dataset dengan memanfaatkan  algoritma  YOLOv4-Tiny  dan  EfficientNetV2-S.  Proses training model  deteksi  menggunakan  algoritma  YOLOv4-Tiny  memanfaatkan pre-trained CNN yang  dikembangkan  oleh  [13].  Proses training pada  algoritma  YOLOv4-Tiny dilaksanakan dengan melakukan eksperimen sebanyak 4 skenario pada parameter training yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Skenario Training YOLOv4-Tiny Parameter Skenario 1 2 3 4 Batch 64 64 64 64 Sub divisions 64 64 64 64 Ukuran 416 x 416 416 x 416 608 x 608 608 x 608 Momentum 0.9 0.9 0.9 0,9 Learning Rate 0.00261 0.00261 0.00261 0.00261 Max Batches 6000 10000 6000 10000 Steps 4800, 5400 8000, 9000 4800, 5400 8000, 9000
Sementara  proses training EfficientNetV2-S  memanfaatkan pre-trained CNN yang  diakses  melalui Keras  Library [14]  dan  dilaksanakan  menggunakan  metode
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 480-488 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
transfer  learning ,  serta optimizer Adam  dengan  rancangan  arsitektur  yang  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Metode Transfer Learning pada EfficientNetV2-S
Dalam melakukan proses training menggunakan arsitektur EfficientNetV2-S juga  diterapkan  beberapa  skenario  pengaturan  parameter training untuk kebutuhan eksperimen. Detail penggunaan skenario training pada EfficientNetV2-S dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Skenario Training EfficientNetV2-S dengan Pooling Layer Parameter Skenario 1 2 3 4 Ukuran 416 x 416 416 x 416 416 x 416 416 x 416 Pooling layer Global Average Pooling2D() Global Average Pooling2D() Global Average Pooling2D() Global Average Pooling2D() Dense 200 100 50 4 200 100 50 4 256 128 64 4 256 128 64 4 Regularization Batch Normali-zation Dropout(0.5) Batch Normali-zation Dropout(0.5) Batch Normali-zation Dropout(0.5) Batch Normali-zation Dropout(0.5) Optimizer Adam Adam Adam Adam Learning Rate 0.001 0.00001 0.00001 0.00002
Tabel 3. Skenario Training EfficientNetV2-S dengan Pooling Layer dan
Reshaping Layer Parameter Skenario 5 6 7 8 Ukuran 416 x 416 416 x 416 416 x 416 416 x 416 Pooling layer - - - Global Average Pooling2D() Reshaping layer Flatten() Flatten() Flatten() Flatten() Dense 200 200 256 256
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 480-488 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Parameter Skenario 5 6 7 8 100 50 4 100 50 4 128 64 4 128 64 4 Regularization Batch Normali-zation Dropout(0.5) Batch Normali- zation Dropout(0.5) Batch Normali- zation Dropout(0.5) Batch Normali-zation Dropout(0.5) Optimizer Adam Adam Adam Adam Learning Rate 0.001 0.00001 0.00001 0.00002
Berdasarkan  Tabel  2  dan  Tabel  3,  langkah  pertama  yang  dilakukan  untuk proses training menggunakan  EfficientNetV2-S  adalah  dengan  menambahkan lapisan  GlobalAveragePooling2D.  Langkah  kedua  dilanjutkan  dengan  eksperimen untuk  penambahan  lapisan  Dense  dengan  menggunakan  jumlah  lapisan  dan jumlah  neuron  sesuai  eksperimen  skenario  1  hingga  4  pada  Tabel  2  dimana seluruh  lapisan  Dense  yang  ditambahkan  memanfaatkan  metode  aktivasi  ReLU. Lalu  diberikan  lapisan  BatchNormalization  dan  Dropout  sebesar  0.5.  Langkah terakhir  adalah  menambahkan  lapisan  Dense  dengan  jumlah  neuron  4  dan menggunakan  metode  aktivasi  Softmax  untuk  melakukan  klasifikasi.  Jumlah neuron pada lapisan Dense terakhir tersebut ditentukan berdasarkan jumlah label klasifikasi yang ingin diprediksi. Sementara eksperimen dengan skenario 5 hingga 8  dilaksanakan  dengan  memanfaatkan  lapisan  Flatten.  Kemudian  ditambahkan lapisan  Dense  dengan  metode  aktivasi  ReLU,  BatchNormalization  dan  Dropout sesuai pengaturan pada Tabel 3.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini dijelaskan hasil proses training dan evaluasi dari model yang dihasilkan  algoritma  YOLOv4-Tiny  dan  EfficientNetV2-S.  Evaluasi  pada  algoritma YOLOv4-Tiny  memanfaatkan  grafik mAP , loss ,  dan performance  metrics yang dihitung  berdasarkan  aturan  PascalVOC  [15],  [16]  dari  hasil  proses training terhadap  empat  skenario  yang  telah  diimplementasikan  berdasarkan  parameter dalam  Tabel  1.  Selain  itu  pada framework Darknet,  hasil mAP yang  disajikan berdasarkan Intersection over Union (IoU) threshold sebesar 0,5 atau juga disebut dengan mAP@0.5. Tabel 4 menunjukkan hasil evaluasi model deteksi.
Tabel 4. Performa Model Deteksi Hasil Training YOLOV4-Tiny
Skenario AP mata AP insang mAP@0.5 1 81,74% 96,21% 88.97% 2 87,29% 99,52% 93,41% 3 89,58% 97,52% 93,55% 4 91,73% 95,43% 93,58%
Dari  keempat  skenario  yang  diberlakukan  dalam  proses training model deteksi  menggunakan  algoritma  YOLOv4-Tiny  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil training dari  skenario  keempat  menghasilkan  model  deteksi  dengan  mAP@0.5
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 480-488 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
yang  paling  tinggi  yaitu  sebesar  93.58%,  serta  memiliki  nilai  AP  yang  lebih seimbang  untuk  kedua  ROI  yang  ingin  dideteksi.  Selain  itu  penambahan  total BFLOPS  yang  ada  pada  hasil training model  deteksi  menggunakan  algoritma YOLOv4-Tiny  di  skenario  keempat  masih  tergolong  rendah.  Sehingga  model  dari hasil training pada  skenario  keempat  menjadi  yang  paling  baik  untuk  digunakan pada aplikasi perangkat seluler.
Evaluasi  hasil  dari  proses training model  klasifikasi  dari  arsitektur EfficientNetV2-S, digunakan grafik loss , accuracy , serta performance metrics . Hasil dari  proses training menggunakan  8  skenario  dalam  Tabel  2  dan  Tabel  3  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Komparasi Accuracy dan Loss Hasil Training EfficientNetV2-S
Skenario Epochs Final epoch accuracy Final epoch val_accuracy Final epoch loss Final epoch val_loss 1 31 0,9544 0,8903 0,1161 0,3138 2 200 0,8649 0,8484 0,3306 0,3234 3 200 0,8770 0,8742 0,2836 0,2905 4 132 0,9198 0,9065 0,1995 0,2643 5 17 0,9825 0,8581 0,0513 0,5640 6 39 0,9878 0,8806 0,0598 0,2818 7 35 0,9916 0,8903 0,0520 0,2625 8 123 0,9082 0,9032 0,2324 0,2551
Dari  Tabel  5  dapat  disimpulkan  bahwa  proses training model  klasifikasi menggunakan  EfficientNetV2-S  memberikan  hasil  terbaik  apabila  digunakan parameter  pada  skenario  4.  Dari  hasil  grafik  skenario  tersebut  pada  Gambar  3 dapat dilihat bahwa kurva train dan kurva validation mampu untuk saling bertemu dan  berakhir  dengan  gap  yang  tidak  besar  serta  memiliki  akurasi  akhir  sebesar 0,9198 dan loss yang rendah sebesar 0,1995. Hasil dari kedua kurva dalam grafik hasil training tersebut tidak menunjukkan adanya konfisi underfit maupun overfit pada model klasifikasi.
Gambar 3 . Grafik Loss dan Accuracy Hasil Training EfficientNetV2-S
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 480-488 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Hasil  dari performance  metrics menggunakan test  set sebanyak  154  citra menunjukkan  bahwa  untuk  bisa  melakukan  klasifikasi  pada  kesegaran  dari parameter mata dengan label ‘ eye-fresh ’ model klasifikasi yang dihasilkan mampu mencapai precision sebesar  90%  dan recall sebesar  93%.  Sementara  pada  label ‘ eye-non-fresh ’ memiliki precision sebesar 95% dan recall sebesar 93%. Sementara pada  klasifikasi  kesegaran  dari  parameter  insang,  model  klasifikasi  mampu mencapai precision sebesar  94%  dan recall sebesar  94%  untuk  label  ‘ gill-fresh ’, serta precision sebesar 90% dan recall sebesar 90% untuk label ‘ gill-non-fresh ’. Hal ini  menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi  yang  dibangun  sudah  mampu melakukan  klasifikasi  kesegaran  ikan  pada  parameter  mata  dan  insang  dengan baik.  Dari  hasil  tersebut  akurasi  model  secara  keseluruhan  dari  hasil  evaluasi menggunakan test  set adalah  sebesar  93%.  Hasil  dari performance  metrics dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Performance Metrics Hasil Training EfficientNetV2-S

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  eksperimen  dan  pengujian,  model  deteksi  menggunakan algoritma  YOLOv4-Tiny  mampu  memberikan mean  average  precision sebesar 93,58%  dalam  melakukan  deteksi  ROI  mata  dan  insang  dari  ikan  Gurami. Sementara  model  klasifikasi  kesegaran  ikan  Gurami  menggunakan  arsitektur EfficientNetV2-S  berhasil  diterapkan  dengan  memanfaatkan  metode transfer learning dan optimizer menggunakan Adam. Tingkat akurasi terbaik yang berhasil dicapai  oleh  model  klasifikasi  untuk  bisa  melakukan  prediksi  kesegaran  ikan Gurami dari ROI mata dan insang dalam penelitian ini adalah sebesar 93%. Hasil tersebut  menunjukkan bahwa  model  yang  dihasilkan  dari  kedua  algoritma  dapat dipakai untuk melakukan deteksi kesegaran ikan Gurami secara organoleptik dari segi visual.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan,  “Produksi  Perikanan,”  2021. https://statistik.kkp.go.id/home.php?m=prod_ikan_prov&i=2#panel-footer-kpda (accessed May 11, 2023).
[2] E.  Suprayitno,  “Kajian  Kesegaran  Ikan  Di  Pasar  Tradisional  Dan  Modern  Kota Malang,” Journal  of  Fisheries  and  Marine  Research ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  289–295,  Jul.
2020, doi: http://dx.doi.org/10.21776/ub.jfmr.2020.004.02.13.
[3] S.  Mitra,  Most.  N.  Khatun,  Md.  M.  H.  Prodhan,  and  Md.  A.  Khan,  “Consumer preference,  willingness  to  pay,  and  market  price  of  capture  and  culture  fish:  Do
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 480-488 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
their  attributes  matter?,” Aquaculture ,  vol.  544,  p.  737139,  Nov.  2021,  doi: 10.1016/j.aquaculture.2021.737139.
[4] Badan Standardisasi Nasional, Ikan Segar . Jakarta, 2013. Accessed: May 28, 2023. [Online]. Available: www.bsn.go.id
[5] J. Chai, H. Zeng, A. Li, and E. W. T. Ngai, “Deep learning in computer vision: A critical review of emerging techniques and application scenarios,” Machine Learning with
Applications , vol. 6, p. 100134, Dec. 2021, doi: 10.1016/j.mlwa.2021.100134.
[6] M.  Christiawan,  L.  Willyanto  Santoso,  and  D.  Haryadi  Setiabudi,  “Deteksi  Tingkat Kesegaran  Ikan  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  Dengan Parameter Mata dan Warna Insang,” Surabaya, 2020.
[7] P.  Jiang,  D.  Ergu,  F.  Liu,  Y.  Cai,  and  B.  Ma,  “A  Review  of  Yolo  Algorithm Developments,” Procedia  Comput  Sci ,  vol.  199,  pp.  1066–1073,  2022,  doi: 10.1016/j.procs.2022.01.135.
[8] E.  Prasetyo, N. Suciati,  and  C.  Fatichah,  “Yolov4-tiny  with  wing  convolution layer for detecting fish body part,” Comput Electron Agric , vol. 198, p. 107023, Jul. 2022, doi: 10.1016/j.compag.2022.107023.
[9] E. Prasetyo, R. Purbaningtyas, R. D. Adityo, N. Suciati, and C. Fatichah, “Combining MobileNetV1 and Depthwise Separable convolution bottleneck with Expansion for classifying the freshness of fish eyes,” Information Processing in Agriculture , vol. 9,
no. 4, pp. 485–496, Dec. 2022, doi: 10.1016/j.inpa.2022.01.002. [10] M.  Tan  and  Q.  v.  Le,  “EfficientNetV2:  Smaller  Models  and  Faster  Training,”  Apr. 2021, Accessed: Jan. 16, 2023. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2104.00298 [11] APJJI,  “Profil  Internet  Indonesia  2022,” Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet Indonesia  (APJJI) ,  no.  June,  2022,  Accessed:  Jan.  22,  2023.  [Online].  Available: https://apjii.or.id/survei/surveiprofilinternetindonesia2022-21072047
[12] A. Hosna, E. Merry, J. Gyalmo, Z. Alom, Z. Aung, and M. A. Azim, “Transfer learning: a friendly  introduction,” J  Big  Data ,  vol.  9,  no.  1,  p.  102,  Oct.  2022,  doi: 10.1186/s40537-022-00652-w.
[13] C.-Y. Wang, A. Bochkovskiy, and H.-Y. M. Liao, “Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial  Network,”  Dec.  2020,  Accessed:  Jan.  22,  2023.  [Online].  Available: https://doi.org/10.48550/arXiv.2011.08036
[14] Keras,  “Keras  API  Reference,”  2022.  https://keras.io/api/  (accessed  May  27, 2023).
[15] M. Everingham, L. Van Gool, C. K. I. Williams, J. Winn, and A. Zisserman, “The Pascal Visual Object Classes (VOC) Challenge,” Int J Comput Vis , vol. 88, no. 2, pp. 303–338, Jun. 2010, doi: 10.1007/s11263-009-0275-4.
[16] M.  Everingham,  S.  M.  A.  Eslami,  L.  Van  Gool,  C.  K.  I.  Williams,  J.  Winn,  and  A. Zisserman,  “The  Pascal  Visual  Object  Classes  Challenge:  A  Retrospective,” Int  J Comput Vis , vol. 111, no. 1, pp. 98–136, Jan. 2015, doi: 10.1007/s11263-014-0733-
5.